当今时代被誉为智能时代，对于机器学习也好，AIGC也好，算力是业内的焦点与核心，算力也与算法、数据一道，被称为计算的三要素。其中，算力中的高端芯片制造，也被视为国内科技进步的重点，那么如何揭开这道难题呢?
对于这道难题，浪潮计算机也给出的答案。不同的是，新的答案没有拘泥于高端芯片，而是从系统实践的角度给出了新的解题思路和方法。9月25～26日，浪潮计算机举办算力创新大会，在活动期间，浪潮计算机产品研发部总经理李岩、浪潮计算机服务器产品部副总经理张磊接受媒体专访，详细阐述了浪潮计算机的新观点。
在浪潮计算机看来，算力不仅仅是高端芯片制造问题，不仅是高端芯片所面临的一些前所未有的挑战，诸如摩尔定律、登纳德缩放定律、以及阿姆达尔定律即将失效的问题等。
李岩指出：“芯片算力真正释放给客户得到应用，离不开算力平台这一关键支撑，上游算力芯片多元化、单芯片高速率、高功耗的发展趋势，下游自监督、多模态巨量模型的应用需求，给算力平台的构建带来了前所未有的挑战，多元算力基础设施建设已经开始进入深水区。”
“与芯片算力相比，算力平台不仅是简单的系统集成，更是一项涉及10000多个零部件、50多类专用芯片、30多个技术方向、100多种传输协议，从PCB到PCBA再到整机制造会用到150余种加工制造工艺，为了确保数以万计零件的正确组装并能最终释放出系统最大性能，需要对280多个关键过程控制点的质量进行严格把控，需要管理平台对异构算力资源的精细化管理，由此可以看出，多元算力平台的构建是一项巨量工程、技术门槛高、产业配套难，算力平台是跨越芯片到应用之间的鸿沟、高效释放多元芯片算力的关键。”他说。
从芯片到算力平台，浪潮计算机在这里揭示了一个简单的道理：算力不仅是GPU等芯片能力的问题，管理的调度和协同管理同样重要，以AIGC的实践为例，AIGC的大模型训练需要强大算力的支撑，需要部署上万片GPU，通过集群计算来满足需要。但是仔细观察GPU使用效率就会发现，这些GPU并没有达到100%，甚至连50%都没有，造成算力、能源的浪费。可以说，通过堆积GPU满足算力的需求，是一种简单粗暴的做法，也是一种相对简单的做法。
如今摩尔定律红利不在，传统方法难以为继，在这种情况下，浪潮计算机的新思路更加具有可行性。
所谓算力问题，不仅是计算能力的问题，同时也是能耗和安全等问题。以能耗问题为例，国家发改委相关数据显示，我国数据中心年用电量已占全社会用电的2%左右，且仍在快速增长中。如今，一台AI服务器功率已经达到约为5000w，其使用两年的电费，就已经和服务器整机初始购买成本相当，因此绿色节能，有效降低运营成本，不仅社会责任问题，同时也是用户非常关注的现实问题，也是必须要解决的问题。安全的问题更是首当其冲，如果不能够实现安全可控，没有坚实的基础，所谓现代化应用无异于沙地建楼。
对于算力问题而言，计算、能耗和安全诸要素之间不是彼此孤立的，更多是交织在一起的。以计算芯片多元异构的选择为例，很多是基于安全和现实的选择，芯片本身在性能上存在一定差距，但如果能够在资源效率做到扬长避短，从安全性、成本、绿色节能上考虑，仍然不是为上佳的选择。
据张磊透露：算力平台中涉及的很多技术，如高密度高速互联技术、动态电压频率调整技术、智能能效管理技术，以及整机散热策略设计等技术等均有助于目标的达成和实现。以高速互联技术为例，近年来信号传输速率快速增长，PCIe信号速率在4.0之后迭代加速：Gen3 -> Gen4 经历7年，Gen4 – > Gen5 ->Gen6 间隔只有2年，当前最高SerDes速率已经达到112Gbps，预计三年内会实现翻倍，这对信号完整性设计带来更大挑战;再例如电源管理方面，随着GPU功耗大幅提升，在12V母线架构下，母线电流将接近1000A，未来3～5年，核心部件供电电流将大幅增长，CPU功耗提升到500W，供电电流(TDC)将达到330A，这给电源完整性(Power Integrity)设计带来更大挑战。
为应对多元算力基础设施建设面临的挑战，浪潮计算机提早布局基础技术研究方向，持续攻关并完成了多项前沿技术的探索和成果转化。首先是在高密度高速互联技术方面，浪潮计算机开展高精度有限元3D建模仿真技术研究，挑战高速信号设计极限，在相同损耗等级的PCB板材条件下实现了更高的信号传输距离;在工业化大批量制造条件下， 40层以上高密度高速PCB互连实现了56Gpbs以上的速率;其次在高功率服务器系统散热技术上，通过采用新型金属相变导热材料，在4U空间内实现了8卡 500W GPU风冷的散热;其定向浸没冷却技术，则实现了700W以上高功耗芯片的散热;其创新的风冷液冷混合绿色节能技术，实现了400W以上中高功耗芯片冷却，;采用虹吸散热，波导散热等提升传统风冷设计效率，提升散热效率50%以上，数据中心电力费用每年减少5%以上;采用动态节能管理技术，实时调整电源激活数量，保证电源50%高效负载，实现整机功耗效率更大化。此外，在面向服务器系统可靠性设计方面，建立了涵盖元器件膨胀系数、运行温度等十余个加速失效因子模型，验证了加速因子(Af)与生命周期(Nf)之间关系。
为了满足企业系统对于可靠性的需求，浪潮计算机以整机系统为中心，研究整机可靠性设计，可管理设计，易维护设计技术，提升整机稳定性、可靠性。以可靠性设计为例，基于底层寄存器级故障监控机制研发的底层阈值和漏斗技术，可以识别系统潜在的风险;其功耗封顶技术，则解决了某些异构处理器芯片，功耗管理不完善的问题;其创新NVMe热插拔技术，则弥补了部分处理器功能的不足。其研发的开发平台测试治具、32G高速总线仿真、400A级电源完整性技术等都填补了国内异构处理器的空白;浪潮计算机提供的在线升级工具、无人值守安装以及硬件错误信息识别，则让易维护设计运维如虎添翼。
浪潮计算机算力平台的技术积累为解决算力问题创造了条件，通过开辟了解决问题新的思路。
浪潮计算机推出的整机柜服务器堪称算力平台的优秀之作。
浪潮整机柜服务器实现机柜与节点解耦，实现面向通用服务器机型的兼容，用户能够按需部署，灵活便捷;实现跨平台、跨技术路线的统一纳管，屏蔽异构差异，无感迁移;浪潮整机柜服务器采用整柜集中供电，电源池化结合动态节能调节技术，如此，可以显著降低数据中心电力消耗，让数据中心建设 “更灵活、更高效、更绿色”。
总之，GPU等高端芯片制造不是问题的全部，“更好用、更可靠”终端和服务器才是算力问题的终极体现，从这个意义上来说，“更好用、更可靠”的算力，就可以是一道“选择”题！
对此，你选择对了吗？
